Kiểm định cronbach’s alpha là gì

Kiểm định cronbach’s alpha là gì

Trong nghiên cứu định lượng, đối tượng nghiên cứu chủ yếu là về các hiện tượng kinh tế – xã hội. Do đối tượng về hiện tượng kinh tế – xã hội rất phức tạp nên việc đánh giá đòi hỏi phải có những thang đo chuẩn xác với độ tin cậy nhất định!

*

Hồi qui (Regression) trong SPSS!:

Hồi qui trong SPSS là bước kiểm định mô hình nghiên cứu sau khi chạy một loạt các phân tích Cronbach’s Alpha, EFA, Correlations để chọn lựa những biến độc lập thỏa mãn điều kiện cho yêu cầu hồi qui.

Bạn đang xem: Kiểm định cronbach’s alpha là gì

*

Định tính vs định lượng!:

Nghiên cứu định lượng là những nghiên cứu hướng vào việc thiết kế những quan sát định lượng các biến, phương pháp đo lường, phân tích mẫu và kiến giải mối quan hệ giữa các biến bằng các quan hệ định lượng.Việc suy diễn và giải thích các hiện tượng là dựa trên việc thu thập và phân tích những số liệu trước đó.Nghiên cứu định tính là những nghiên cứu đề cập nhiều hơn vào sự đa dạng, kết cấu và cảm giác từ những biểu hiện của số liệu bởi vì việc nhận định và giải thích các hiện tượng là dựa trên sự nhìn nhận và khả năng tổng hợp của nhà nghiên cứu qua quá trình phát triển của những hiện tượng.

*

Tương quan (Correlation) trong SPSS!:

Để hồi qui mô hình thì cần tiến hành phân tích tương quan giữa các nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc. Từ đó chúng ta sẽ chọn những nhân tố độc lập thực sự có tương quan với nhân tố phụ thuộc và đưa những nhân tố đó vào hồi quy.

*

Tiêu chuẩn nào cho Cronbach’s Alpha!:

Trong phân tích nhân tố Cronbach’s Alpha, giá trị bao nhiêu là đủ để nhận hoặc không đủ để loại một biến. Hệ số như thế nào gọi là tốt. Nếu xấu thì phải giải quyết như thế nào?

*

EFA – Phân tích nhân tố khám phá!:

Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, giá trị bao nhiêu là đủ để nhận hoặc không đủ để loại một biến. Hệ số như thế nào gọi là tốt. Nếu xấu thì phải giải quyết như thế nào?

SPSS là gì? | Khám phá tất tần tật về SPSS!:

SPSS mang đến cho người dùng một giải pháp trong việc quản lí dữ liệu cộng với khả năng xử lí, phân tích số liệu một cách mạnh mẽ. Ngoài ra với giao diện thân thiện, người dùng có thể dễ dàng sử dụng các chức năng của các bộ công cụ có sẵn để phục vụ cho công tác nghiên cứu của mình.

Tại sao phải sử dụng các thang đo lường khác nhau?:

Trong nghiên cứu định lượng, đối tượng nghiên cứu chủ yếu là về các hiện tượng kinh tế – xã hội. Do đối tượng về hiện tượng kinh tế – xã hội rất phức tạp nên việc đánh giá đòi hỏi phải có những thang đo chuẩn xác với độ tin cậy nhất định. Vì vậy cần phải sử dụng các thang đo lường khác nhau.

Quy trình xử lí dữ liệu khảo sát:

Nhận xử lý dữ liệu thu thập từ khảo sát. Các bước xử lý dữ liệu bao gồm mã hóa, phân tích độ tin cậy (Cronbach”s Alpha), phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan (Correlation), phân tích hồi quy (Regression), phân tích T-test, Anova.

SPSS hay AMOS?:

Để thực hiện phân tích dữ liệu thu được từ khảo sát thì cần có phần mềm xử lí số liệu. Trong nghiên cứu định lượng thì phần mềm thông dụng nhất là IBM SPSS. Tuy nhiên để phân tích nhiều phương trình hồi quy nằm chung, chúng ta cần tới AMOS. Vậy cả hai có ưu nhược điểm gì và dùng phần mềm nào là chuẩn nhất!

Tải phần mềm IBM SPSS!:

Để thực hiện phân tích dữ liệu thu được từ khảo sát thì cần có phần mềm xử lí số liệu. Trong nghiên cứu định lượng thì phần mềm thông dụng nhất là IBM SPSS.

Cronbach”s Alpha:

Để tính Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là 3 biến đo lường. Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (>0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (nghĩa là cùng đo lường một nội dung nào đó). Hiện tượng này gọi là hiện tượng trùng lặp trong đo lường (redundancy).

Xử lý câu hỏi nhiều lựa chọn (Multiple response):

Hướng dẫn xử lí và phân tích câu hỏi nhiều lựa chọn!

Thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính!:

Nhận thu thập dữ liệu Báo cáo tài chính từ các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán VN (HOSE, HNX, UPCOM). Năm thu thập từ 2008 đến nay!
Độ tin cậy thể hiện mức độ tin cậy của một thang đo. Thang đo có đáng tin hay không, các biến trong thang đo có thể hiện đúng nội dung cần kiểm định hay không, làm sao để cải thiện được thang đo? Những nội dung này đều được thể hiện thông qua kiểm định Cronbach”s Alpha!
Có thể dễ dàng thấy câu c có vẻ không liên quan gì về chất lượng của kem Baskin Robbins. Như vậy việc đánh giá độ tin cậy giúp cho chúng ta kiểm định thang đo đã đạt yêu cầu hay chưa? Nếu chưa thì kiểm định này sẽ giúp cho chúng ta loại bỏ đi những biến không đạt yêu cầu từ đó có thể cải thiện thang đo tốt hơn.

Xem thêm: Mindmap Là Gì – Cách Vẽ Sơ Đồ Tư Duy Mindmap Hiệu Quả


Để tính Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là 2 biến đo lường. Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (>0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (nghĩa là cùng đo lường một nội dung nào đó). Hiện tượng này gọi là hiện tượng trùng lặp trong đo lường (redundancy).
Nếu một biến trong đo lường có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (corrected item total correlation) >=0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally & Bernstein, 1994).Nếu Cronbach’s Alpha >=0.6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally Bernstein, 1994).Thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng .

Chúng ta tiến hành phân tích độ tin cậy của nhóm nhân tố A bao gồm 4 biến là A1, A2, A3, A4 bằng cách chọn cả 4 biến như trong hình sau đó nhấn phím mũi tên và chọn Statistics.

*

Hộp thoại mới sẽ xuất hiện, chúng ta chọn “Scale if item deleted” rồi bấm Continue. Sau cùng bấm OK để SPSS tiến hành kiểm tra độ tin cậy của nhân tố A.

*

Nếu muốn biết thêm một số tham số thống kê của thang đo, có thể chọn các mục trong ô Summaries như means, variances, covariances, correlations. Sau đó, chúng ta có kết quả sau khi chạy Reliability test như sau:

*

Giá trị đầu tiên cần chú ý không phải là Cronbach”s Alpha trong mục Reliability Statistics mà là bảng Item-Total Statistics.
Trong bảng Item-Total Statistics có hai giá trị cần quan tâm, đó là Corrected Item – Total Correlation và Cronbach”s Alpha If Item Deleted. Nếu giá trị Corrected Item – Total Correlation
Như vậy, kết quả trong hình cho thấy biến A4 có giá trị Corrected Item – Total Correlation là 0.042. Do giá trị này
Sau khi kiểm định ở bảng Item-Total Statistics các tiêu chí đã đạt yêu cầu thì chúng ta mới xem xét tới giá trị Cronbach”s Alpha. Giá trị Cronbach”s Alpha có giá trị là 0.828. Như vậy giá trị này >0.6 thỏa mãn với yêu cầu độ tin cậy của thang đo. Cronbach’s Alpha trong ví dụ trên có giá trị nằm trong khoảng có nghĩa độ tin cậy của thang đo được đánh giá tốt.

Xem thêm: Cherry Pick Là Gì – Tìm Hiểu Về Cherry

Việc loại đi một biến trong thang đo không chỉ đơn thuần là nhìn vào con số thống kê mà còn phải xem xét giá trị nội dung của khái niệm. Nếu sau khi loại biến, các biến còn lại vẫn đo lường đầy đủ nội dung của khái niệm nghiên cứu thì chúng ta nên loại. Nếu biến bị loại đóng vai trò quan trọng và giá trị không quá nhỏ thì có thể xem xét giữ lại trong thang đo.

Xoan

Tính cronback alpha của 1 thang đo mà khi chạy tất cả các nhân tố trong thang đo cùng nhau thì ra cronback alpha>0.6. Nhưng khi tách ra phân tích cronback alpha của các nhân tố nhỏ (2-5 câu) thì cronback alpha

Hoang Ha

Cho mình hỏi nếu biến là biến chỉ báo thì khi chạy cronbach alpha có ra được kết quả không? Trân trọng cảm ơn

admin

Trước khi chạy kiểm định gì bạn phải hiểu rõ chạy kiểm định đó để làm gì nhé! Các biến trong một nhân tố mới cần chạy kiểm định này thôi nha bạn!

Phan Thị Minh Thảo

Dạ cho em hỏi, em có nghiên cứu thực nghiệm. Em có 1 bảng khảo sát dùng chung cho đầu khóa học và cuối khóa học. Vậy nếu em thu kết quả của 2 bảng khảo sát giống nhau này thì em chạy test reliability cho bảng khảo sát đầu khóa hay cuối khóa ạ? Em xon cám ơn ạ!

admin

Em chạy chung hoặc riêng tuỳ mục đích nhé! Nếu muốn chạy chung thì em thêm một biến phân loại giữa đầu và cuối khoá học nhé! Sau đó em có thể so sánh kết quả giữa đầu và cuối thay đổi ra sao!

Cao Minh Tài

cho e hỏi, trường hợp các hệ số của corrected item. toal correlation đều nhỏ hơn 0.3 thì phải xử lý thế nào?

admin

Biến nào không đạt yêu cầu thì em loại đi và chạy lại kiểm định độ tin cậy Cronbach”s Alpha e nhé!

Lam Triệu

cho mình hỏi, thường mình thấy có 2 cách phân tích như sau: C1: Tính Hệ số Cronbach Alpha cho từng nhóm nhân tố (từ 2-5 mục hỏi) C2: Tính cho tất cả các nhóm nhân tố (tất cả mục hỏi) 2 cách này cho ra kết quả khác nhau Cho mình hỏi vậy thì mình nên làm theo cách nào nhỉ?

admin

C1 bạn nhé. Mỗi nhân tố trong mô hình đại diện cho một đặc điểm nhất định. Phân tích độ tin cậy là kiểm tra các biến trong một nhân tố có phản ảnh đặc điểm chung đó hay không. Chính vì thế mà phân tích độ tin cậy chỉ chạy riêng cho từng nhân tố thôi bạn nhé!

Chuyên mục: Hỏi Đáp

=> Xem thêm: Tin tức tổng hợp tại Chobball

Comments are closed.